A quaternion-based approach to interference alignment with Alamouti coding

Based on the representation of Alamouti space-time codewords as quaternions, this paper proposes a scheme that combines interference alignment (IA) with Alamouti signals. The proposed formulation allows for a separation of the space-time block coding (to gain spatial diversity) and the IA precoding (to reduce or ideally suppress interference). Although this separation is not necessarily optimal, the splitting of alignment precoding and Alamouti encoding is particularly convenient because it enables the independent optimization of the IA solution using quaternionic versions of standard alternating optimization techniques such as the maximum signal-to-interference-plus-noise algorithm. Some numerical simulations are included to compare the performance of the proposed quaternion IA+Alamouti algorithm with standard IA algorithms in the complex domain as well as with interference cancellation schemes at the receiver side.This work has been supported by the Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (MINECO) of Spain, under grants TEC2013-47141-C4-R (RACHEL), TEC2016-75067-C4-4-R (CARMEN), and FPI grant BES-2014-06978

Documentación tridimensional del patrimonio histórico mediante hibridación de técnicas de visión artificial e ingeniería inversa: el Palacio de la Magdalena en Santander

Este trabajo surgió dentro de la colaboración continuada entre el Grupo de Investigación de Gráficos por Computador y Diseño Geométrico de la Universidad de Cantabria, el Taller de Empleo Nuevas Tecnologías del Ayuntamiento de Santander y el Instituto Urban/Eco de la Università Degli Studi di Napoli – Federico II – de Italia. El proyecto, propuesto por el Ayuntamiento de Santander, consistió en aportar una nueva metodología de trabajo, mucho más acorde con la situación de crisis actual, buscando una reducción importante de los costes derivados de la documentación digital del patrimonio histórico. Además de funcionar como soporte a trabajos de catalogación, conservación y restauración del patrimonio arquitectónico de la ciudad de Santander, aportando documentación fotográfica y gráfica del edificio “Palacio de la Magdalena” mediante la hibridacion de tecnicas fotogrametricas con tecnicas provenientes del campo de la visión artificial. El trabajo se ha enmarcado dentro del Plan Director de la Magdalena. Podemos considerar, a este proyecto de colaboración, como un trabajo de investigación con una importante componente de transmisión tecnológica hacia la sociedad. El producto final de este trabajo es la documentación digital de un edificio considerado como patrimonio histórico, de forma que su fortuito derrumbe o demolición no impida el poder volver a construirlo de forma precisa como si de una réplica se tratase. Es muy importante que no existían planos ni alzados previos de este edificio, más allá de los dibujos originales a mano alzada de los arquitectos del edificio y de unos planos aproximados de la reforma interior realizada en la década de los 90, por ello se ha procedido a documentar métricamente este edificio por ingeniería inversa, de forma que se tengan medidas de todos los elementos arquitectónicos del edificio de forma precisa. El trabajo nace con la intención de ser el prototipo para una nueva metodología de trabajo, combinando diferentes técnicas de tratamiento de imágenes y modelado 3D de objetos de rango cercano, hibridando técnicas fotogramétricas con las provenientes del campo de la visión artificial

Reconstrucción de curvas desde nubes de puntos ruidosos mediante Simulated Annealing

Máster en Matemáticas y Computació

Reconstrucción de curvas y superficies de forma libre mediante metaheurísticas basadas en simulated annealing

RESUMEN: En esta tesis doctoral se propone la aplicación de técnicas metaheurísticas basadas en Simulated Annealing para la reconstrucción eficiente y automática de curvas y superficies de forma libre. Este problema tiene un interés evidente en muchos campos de la ciencia y la ingeniería, desde problemas de visualización científica hasta la tomografía computerizada o la resonancia magnética. Es también una tecnología clave en los procesos de diseño y la producción industrial asistidos por computador (CAD/CAM). La obtención de los parámetros relevantes para la reconstrucción lleva a un problema de optimización continuo, no lineal, de muy alta dimensión para nubes muy grandes de puntos dato y que normalmente es multimodal. Por ello, es un problema de muy difícil resolución. De hecho, tanto las técnicas clásicas de optimización como las heurísticas han fracasado hasta la fecha a la hora de obtener una solución satisfactoria y de forma totalmente automática del problema general. Para solventar estas dificultades, en esta tesis doctoral proponemos el uso de técnicas metaheurísticas basadas en Simulated Annealing, un método surgido a partir del proceso termodinámico del recocido de metales usando simulaciones de Monte Carlo y ampliamente utilizado para la resolución de problemas de optimización, tanto continuos como discretos.ABSTRACT: Reverse engineering has become ubiquitous in the computer-aided design and manufacturing industry (CAD/CAM). One of the most sought after tools in many industries and scientific fields is the ability to build a digital model from a 3D-scanned real world object. In this Thesis, we propose a methodology to automatically find an optimal free-form model that fits a given point cloud. Our methodology is based on three techniques, namely: least-squares regression, the Simulated Annealing optimization algorithm and two information sciences criteria. The first step consist of transforming the geometrical problem of reconstructing the shape of data into an optimization problem taking advantage of the least-squares regression procedure. The resulting problem turns to be a non-linear system of very difficult solution. To overcome the minimization of such a challenging functional we make use of the Simulated Annealing algorithm, a powerful meta-heuristic that mimics the thermodynamics behind the cooling of a metal. By means of this stochastic-driven optimization method, we retrieve the functional architecture of our baseline spline model. These two steps are repeated for a range of baseline splines of varying complexity. Finally, we search the best among these candidate models by means of either the Akaike or Bayes Information Criteria